替换列的多个值答案

【问题标题】：Replace Multiple Values of columns替换列的多个值
【发布时间】：2022-01-22 18:20:10
【问题描述】：

我有一个具有不同列名称（asset.new、few、value.issue 等）的数据框。我想更改列名中的一些字符或符号。我可以这样做：

df.columns = df.columns.str.replace('.', '_') 
df.columns = df.columns.str.replace('few', 'LOW') 
df.columns = df.columns.str.replace('value', 'PRICE') 
....

但我认为它应该有更好更短的方式。

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

您可以创建一个字典，将实际字符作为键，将替换作为值，然后遍历字典：

df = pd.DataFrame({'asset.new':[1,2,3],
                   'few':[4,5,6],
                   'value.issue':[7,8,9]})
replaceDict = { '.':'_', 'few':'LOW', 'value':'PRICE'}
for k, v in replaceDict.items():
    df.columns = [c.replace(k, v) for c in list(df.columns)]
    
print(df)

输出：

asset_new  LOW  PRICE_issue
0          1    4            7
1          2    5            8
2          3    6            9

或：

df.columns = df.columns.to_series().replace(["\.","few","value"],['_','LOW','PRICE'],regex=True)

产生相同的输出。

【讨论】：

【解决方案2】：

在字典中使用Series.replace - 也需要转义.，因为特殊的正则表达式字符：

d = { '\.':'_', 'few':'LOW', 'value':'PRICE'}

df.columns = df.columns.to_series().replace(d, regex=True)

re.esape 的更通用解决方案：

import re

d = { '.':'_', 'few':'LOW', 'value':'PRICE'}
d1 = {re.escepe(k): v for k, v in d.items()}    
df.columns = df.columns.to_series().replace(d1, regex=True)

【讨论】：